發(fā)布時(shí)間：2019-08-15 19:07

【摘要】：為準(zhǔn)確識(shí)別高壓電氣設(shè)備中被噪聲淹沒(méi)的局部放電信號(hào),提出了一種基于相關(guān)概率小波變換的局部放電信號(hào)檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行小波變換,利用局部放電信號(hào)與噪聲信號(hào)相關(guān)性的不同對(duì)各層的小波系數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,然后基于分位數(shù)的概念在處理后的各分解層上設(shè)置若干個(gè)多尺度閾值,根據(jù)這些閾值計(jì)算原始信號(hào)各處為局部放電信號(hào)的概率,最后根據(jù)概率值的大小來(lái)判斷該處是否發(fā)生局部放電。利用該方法對(duì)仿真及實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行分析,并與傳統(tǒng)小波變換方法的處理結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,該方法能夠更為有效地抑制局部放電在線監(jiān)測(cè)中的噪聲干擾,全面、可靠地檢測(cè)到強(qiáng)噪聲背景下的微弱局部放電信號(hào),具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

2898高電壓技術(shù)2017,43(9)是按照數(shù)據(jù)大小及固定間隔進(jìn)行，并未考慮到數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)及概率分布，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定缺陷。由此，便產(chǎn)生基于分位數(shù)的數(shù)據(jù)分割方法，分位數(shù)為數(shù)據(jù)中的一個(gè)分界點(diǎn)，這個(gè)分界線的一側(cè)對(duì)應(yīng)一個(gè)概率p。例如，將n個(gè)數(shù)由小到大進(jìn)行排序，那么1/5分位數(shù)就是第(n×0.2)個(gè)數(shù)，2/5分位數(shù)就是第(n×0.4)個(gè)數(shù)，以此類推，p分位數(shù)就是第(n×p)個(gè)數(shù)，如果(n×p)不是整數(shù)，則歸為最接近該值的較大的整數(shù)。圖1為采用基于幅值和基于分位數(shù)這兩種不同的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分割的結(jié)果。圖1中曲線代表按照幅值絕對(duì)值大小進(jìn)行排序的原始數(shù)據(jù)，每一條直線代表一個(gè)用于數(shù)據(jù)分割的邊界。圖1(a)采用固定的間隔，即兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)集之間的幅值差相等。在實(shí)際中，局部放電現(xiàn)象是隨機(jī)發(fā)生的，因此采取此方法來(lái)分析PD信號(hào)不太合適。圖1(b)則根據(jù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的幾率來(lái)劃分子集，即提供了一個(gè)概率值用于信號(hào)的區(qū)分，這一點(diǎn)與PD信號(hào)的特性較為符合。在這一基礎(chǔ)上本文提出了多尺度閾值的概念，即根據(jù)分位數(shù)的定義在每一個(gè)分解層上設(shè)置多個(gè)閾值，從而可以克服采用單一閾值進(jìn)行二次決策所引起的誤差，進(jìn)而提高檢測(cè)的精度。2相關(guān)概率小波變換方法PD信號(hào)中的噪聲主要包括周期性窄帶干擾和白噪聲等[14]。PD信號(hào)頻譜范圍很寬，一般從幾十kHz到幾百M(fèi)Hz[15]。經(jīng)小波變換后，PD信號(hào)具有以下特點(diǎn)：（1）對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)有很高的幾率出現(xiàn)在所有分解層上；（2）相應(yīng)位置的小波系數(shù)在各個(gè)分解層之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性；（3）其突變點(diǎn)在各個(gè)分解層的同一位置都會(huì)出現(xiàn)較大的峰值。周期性窄帶干擾的能量比較集中[16]，一般只分布在若干個(gè)頻帶上，其對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)只會(huì)出現(xiàn)在特定的分解層上。白噪聲頻譜較寬，功率譜為恒定常數(shù)，在大?

闃釗?具有較強(qiáng)的相關(guān)性；（3）其突變點(diǎn)在各個(gè)分解層的同一位置都會(huì)出現(xiàn)較大的峰值。周期性窄帶干擾的能量比較集中[16]，一般只分布在若干個(gè)頻帶上，其對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)只會(huì)出現(xiàn)在特定的分解層上。白噪聲頻譜較寬，功率譜為恒定常數(shù)，在大多數(shù)情況下其幅值小于PD信號(hào)，但也有可能大于PD信號(hào)，對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)在各分解層之間相關(guān)性很小或沒(méi)有相關(guān)性[17]�；谏鲜龇治�，，為了有效地抑制噪聲干擾，更為準(zhǔn)確地檢測(cè)到PD信號(hào)，本文將相關(guān)性與概率計(jì)算的思想結(jié)合起來(lái)，提出相關(guān)概率小波變換方法。該方法實(shí)現(xiàn)過(guò)程見(jiàn)圖2，具體步驟如下：1）對(duì)信號(hào)作離散小波變換，得到各分解層的圖1不同方法的檢測(cè)結(jié)果Fig.1Signalssegmentationbasedondifferentmethods圖2算法流程圖Fig.2Algorithmflowdiagram小波系數(shù)(,)sWjn。2）求取相鄰分解層間的相關(guān)系數(shù)(,)jCjn。3）計(jì)算對(duì)應(yīng)的歸一化相關(guān)系數(shù).(,)jnCjn。4）設(shè)rsW為經(jīng)過(guò)處理的新小波系數(shù)，與sW大小相同且初值為0。若,(,)(,)jnsCjn≥Wjn，則將n點(diǎn)的小波系數(shù)(,)sWjn保存到rsW的對(duì)應(yīng)位置中，且將原來(lái)的(,)sWjn和(,)jCjn均置0；否則，保留原來(lái)的r(,)sWjn、(,)sWjn和(,)jCjn。
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51279161)~~
【分類號(hào)】：TM855

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本文編號(hào)：2527170